Nash Equilibrium (Equilibrio de Nash)

Constituye un concepto fundamental en teoría de juegos donde ningún agente tiene incentivos para cambiar su estrategia, dado que los demás agentes mantienen las suyas constantes.

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se utiliza para modelar interacciones estratégicas en sistemas multiagente.

Es una herramienta clave en aplicaciones como el aprendizaje profundo generativo, juegos competitivos y optimización de redes.

En problemas multiagente, encontrar esta solución garantiza que el sistema esté en un estado estable, sin desbalances en las decisiones de los agentes.

Se aplica en algoritmos de aprendizaje como el aprendizaje por refuerzo multiagente para alcanzar configuraciones óptimas que beneficien a todos los agentes involucrados.